我一直在寻找一个示例，说明如何创建一个类/函数来尝试从指定坐标处的屏幕读取文本。使用bitblt捕获屏幕的指定部分并在其上运行tesseract的简单操作。所有这些都在内存中完成，无需将图像文件创建到磁盘。Tesseract似乎有非常糟糕的API，并且需要所有事物的TIF图像，据我所知，如果不深入研究其代码，它甚至无法接受位图内存图像。任何帮助将不胜感激，一个实际的例子将是理想的。 最佳答案 http://i.imgur.com/HaJ2zOI.png继续阅读/查看以下内容，了解如何对内存中的图像使用Tesseract-OCR。#i
我正在尝试从表单(表单的扫描图像)中提取信息并将该信息放入表格中。我已经使用pytesseract成功地对图像进行OCR，但输出的问题是Tesseract试图逐行提取文本。我的扫描表单如下所示:窗体(A,B,C)的每个窗口都应该是表格中的不同行。我正在尝试使用OpenComputerVision(在python中)来识别各个窗口以1)识别各个数据单元(A、B、C)，2)裁剪每个单独的窗口，以及3)使用Tesseract对OCR单个窗口的图像，以将信息放在SQL表中需要的位置。我的问题:如何识别每个单独的表格输入窗口的边界，并将图像裁剪到该边界的范围内(然后应用OCR)？另外，是否可以使
我试图了解io_service的poll()/poll_one()和run()/run_one()之间的区别。文档中所述的区别在于poll()执行就绪处理程序，而不是执行任何处理程序的run()。但是我在boost文档中的任何地方都找不到“就绪处理程序”的定义。这个问题的有效答案是能够显示(最好是通过代码示例)就绪处理程序和未就绪处理程序之间的区别以及poll()和run()执行它的方式之间的区别。谢谢。 最佳答案 “就绪处理程序”是准备好执行的处理程序。如果您发出了一个异步调用，它会在后台执行，并且它的处理程序在异步调用完成后准备
首先我做了什么(如果不仅仅是我在做一些愚蠢的事情，将提供最少的样本):我有一个GUI应用程序，它应该支持多个网络接口(interface)来更改GUI中显示的内容。网络接口(interface)实现为在GUI启动时动态加载的插件。GUI应用程序提供了一个boost::asio::io_service对象，它通过对接口(interface)的引用传递该对象，以便它们可以使用它来构建异步I/O。在GUI线程中，轮询此io_service对象以同步网络接口(interface)对内容的访问。现在的问题是处理程序在轮询时不会被io_service对象调用。为了缩小这个范围，我只实现了一个接口(
我有一个ip::udp::socket用io_service构建.只有一个boost::thread调用io_service::run()方法，以及io_service::work的一个实例防止io_service::run()从返回。我的ip::udp::socket的完成处理程序有定制asio_handler_allocate()和asio_handler_deallocate()函数，由my::custom_memory_pool支持.当我的应用程序退出时，这一系列事件发生在我的关闭线程上:ip::udp::socket::close()work::~work()io_servi
首先，我想为这篇冗长的帖子道歉。我想尽可能彻底。我已经在这个问题上停留了几天了，令人惊讶的是关于正确使用boost::packaged_task的信息很少。在具有输入参数的函数上。系统信息C++03boost1.54.0CMake2.8.9初始要求我有一个由客户端、服务器和设备组成的设置。客户端通过向服务器发送请求来与设备交互。这些请求被检查并路由到适当的设备。请求是异步处理的，偶尔会通过boost::asio::io_service::strand排队由于各种原因。请求被放入设备本身的本地队列中。当请求被确认(不一定完成)时，它会被分配一个ID，并返回给客户端。打包任务看完boost
我正在做一些简单的OCR车牌识别系统。我正在使用HaarCascades查找车牌，接下来我需要标准化此车牌，以将其放入我的OCR模块中。我正在使用floodfill找到车牌的主要轮廓，然后我执行Hough变换，找到车牌的上边界和下边界:这是我执行霍夫变换的部分代码^HoughLinesP(canny_img,lines,1,CV_PI/180,80,80,30);for(size_ti=0;i现在我需要沿着这两条线剪切和旋转这张图片。我怎样才能做到这一点？我知道我需要使用点Point(lines[i][0])..Point(linesi)，但我应该用它们做什么？所以基本上，我需要得到类
去年4月，威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学研究者共同发布了LLaVA（LargeLanguageandVisionAssistant）。尽管LLaVA是用一个小的多模态指令数据集训练的，却在一些样本上展示了与GPT-4非常相似的推理结果。10月，LLaVA-1.5重磅发布，通过对原始LLaVA的简单修改，在11个基准上刷新了SOTA。现在，研究团队宣布推出LLaVA-1.6，主要改进了模型在推理、OCR和世界知识方面的性能。LLaVA-1.6甚至在多项基准测试中超越了GeminiPro。demo地址：https://llava.hliu.cc/项目地址：https://gith
我正在使用(单线程)boost::asio:io_service来处理很多tcp连接。对于每个连接，我都使用deadline_timer来捕获超时。如果任何一个连接超时，我就不能使用其他连接的任何结果。因此我想完全重启我的io_service。我认为调用io_service.stop()将允许调用队列中“已完成”的处理程序，并且会调用队列中的处理程序并出错。但是看起来处理程序仍保留在队列中，因此调用io_service.reset()和稍后的io_service.run()会使旧的处理程序重新启动。即使在io_service.stop()被调用后，任何人都可以确认处理程序确实保留在队列
Java可使用的OCR工具Tess4J使用举例1.简介1.1简单介绍1.2官方说明2.使用举例2.1依赖及语言数据包2.2核心代码2.3识别身份证信息2.3.1核心代码2.3.2截取指定字符2.3.3去掉字符串里的非中文字符2.3.4提取出生日期（待优化）2.3.5实测3.总结1.简介1.1简单介绍Lept4J和Tess4J都是基于TesseractOCR引擎的Java接口，可以用来识别图像中的文本：前者是Leptonica图像处理库的Java封装，提供了图像的加载、处理、分析等功能。后者是TesseractOCR引擎的Java封装，提供了图像的OCR识别、PDF文档的生成等功能。Lept4J
